美國高校教育者呼籲明確AI素養定義以應對就業市場與學術誠信挑戰

美國高校教育者Matt Reed於2026年8月24日在Inside Higher Ed發表評論文章，探討AI素養在2026年的定義問題。文章指出，儘管僱主頻繁提及對AI素養的需求，但教育界對此概念尚無統一認識。Reed列舉了AI素養可能包含的幾種能力：向AI引擎輸入數據並識別模式、辨別AI輸出中的幻覺或錯誤、瞭解AI的生態影響，以及關注AI對信息生態系統的宏觀影響。

Reed特別擔憂AI對學術誠信和學習的潛在負面影響。他認為，過度依賴AI可能導致學生缺乏紮實的學科知識，因為信息獲取的便利性削弱了學習過程中的必要摩擦，而正是這種摩擦有助於技能培養和知識內化。他舉例說，一個善於用AI在物理課上偽裝知識的學生，可能最終對物理幾乎一無所知。此外，他提到代理式AI（即機器人）可以代學生完成整個在線課程，無需學生主動參與。

文章還引用了“要理解一項技術，必須知道它要解決的問題”的觀點，指出AI被用於解決工資問題，即像自動化對手工勞動那樣替代知識工作。但Reed認為，這並非僱主所期望的AI素養。

面對技術快速迭代的現狀，Reed認為教育者不能像William F. Buckley那樣“站在歷史對立面高喊停止”，而應幫助學生為現實和未來的世界做好準備。他提出，理論上AI可用於蘇格拉底式的模型構建，但技術變化太快，當前看似有效的方法可能在數月或數年內過時。

Reed最後向讀者徵集實用的AI素養定義，希望確保學生能夠應對未來挑戰，即使技術創造者的初衷並非如此。